Statistiques - Méthodologie

Ce document parle des méthodes pour réduire le biais dans les études d'observation avec des traitements continus.

Une nouvelle façon d'évaluer l'impact des différentes quantités de traitement sur les résultats.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la fiabilité des estimations causales dans les études de santé.

Un aperçu de comment les actions influencent les décisions de santé et les résultats.

Comment les variables mal mesurées affectent les résultats de recherche et introduisent des biais.

Une nouvelle méthode améliore la sélection des modèles pour des prédictions plus fiables.

Découvrez comment la réconciliation des prévisions améliore la précision des prédictions à partir de différentes sources de données.

De nouvelles techniques améliorent les études sur les doses de traitement et leurs effets.

De nouvelles méthodes améliorent la fiabilité dans l'estimation des effets moyens des traitements.

Explore comment la recalibration de l'audace améliore les prédictions pour une meilleure prise de décision.

Approches innovantes pour évaluer la précision des modèles dans des groupes spécifiques.

Exploration de nouvelles méthodes en ACP pour l'analyse de données à haute dimension.

Une méthode en deux étapes pour estimer avec précision l'effet du traitement quand les participants ne respectent pas.

Une nouvelle méthode améliore la précision des mesures des biomarqueurs du cancer.

Ce papier évalue l'efficacité du test du Chi-carré pour analyser des données catégorielles.

Présentation de l'approximation par point de grille pour gérer efficacement de gros ensembles de données.

De nouveaux algorithmes de détection adaptatifs améliorent l'identification des cibles dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des caractéristiques de la population en utilisant des données d'échantillonnage mixte.

Une nouvelle approche pour classifier efficacement des données tensoriels dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité des tests de modèles causaux avec des variables cachées.

La recherche souligne l'importance d'analyser les effets des traitements qui changent au fil du temps dans les SW-CRTs.

Une méthode pour identifier les changements de données entre capteurs avec un minimum de fausses alertes.

Une nouvelle approche améliore les estimations de la propagation du COVID-19.

Un aperçu de comment le prix influence la demande d'électricité en utilisant des techniques d'estimation avancées.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de jeux de données complexes en se concentrant sur les variables pertinentes.

Un aperçu des méthodes pour de meilleures estimations de survie chez les patients avec des conditions graves.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de l'estimation des densités conditionnelles dans des données complexes.

Une plongée dans l'estimation des effets causals à travers des poids et des représentations apprises.

Des chercheurs ont trouvé une méthode efficace pour étudier les interactions entre les espèces et les facteurs environnementaux.

Un regard sur le biais de sensibilité et son impact sur l'exactitude de la recherche.

Une nouvelle approche pour analyser des données à queues lourdes en utilisant des statistiques max robustes.

Cette étude examine des méthodes basées sur les données pour prévoir la production de riz au Pérou.

Découvrez comment le modèle de mélange du pattern proxy gère les données manquantes des enquêtes.

Utiliser la vraisemblance pondérée pour mieux comprendre la chasse des orques.

Un regard plus approfondi sur les ICS pour une analyse de données efficace entre plusieurs groupes.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données de séries temporelles à haute dimension en utilisant l'analyse fonctionnelle.

Présentation d'une méthode flexible pour estimer les effets causals dans le temps en utilisant des techniques avancées.

De nouveaux modèles améliorent l'analyse des données de comptage avec des zéros et des valeurs extrêmes.

Un guide sur les boxplots fonctionnels pour visualiser des données complexes.

Cet article examine les problèmes de données manquantes dans les études de simulation et propose des solutions pratiques.